コードから会話へ：LLMはどのように機能するのか？

Large Language Models (LLMs)は、人間のテキストを理解して生成できる高度なgenerative AIシステムです。これらのmodelsは、インターネットから収集された数百万ギガバイトのテキストデータでトレーニングされており、人間の言語を認識して解釈することができます。ChatGPTのようなLLMを活用したイノベーションは広く知られるようになり、generative AIをより身近なものにしています。

グローバルLLM市場は2034年までに856億ドルに達すると予想されており、多くの組織がbusinessの各機能へのLLM導入に注力しています。

本記事では、大規模言語モデルがどのように機能するのか、また様々な業界での応用例について解説します。それでは始めましょう！

図1 LLMはディープラーニングアルゴリズムを使用してテキストを生成および理解します。

大規模言語モデルの進化#

大規模言語モデルの歴史は数十年にも及び、その過程で研究のブレイクスルーや魅力的な発見が数多くなされてきました。核心的な概念に入る前に、最も重要なマイルストーンをいくつか見ていきましょう。

LLM開発における主要なマイルストーンの概要は以下の通りです：

• 1960年代: ジョセフ・ワイゼンバウムが、初期のchatbotsの1つであるELIZAを作成しました。これは、システムがユーザー入力内のキーワードを検出し、それに応じて応答することで基本的な会話をシミュレートするパターンマッチングという手法を使用していました。

• 1990年代: テキストや音声などのシーケンスデータを処理するために、Recurrent Neural Networks (RNNs)が開発されました。これらは過去の入力を記憶できましたが、長いシーケンスの処理が困難であったため、この問題に対処するためにLong Short-Term Memory (LSTM)ネットワークが作成されました。

• 2014年: LSTMのよりシンプルで高速なバージョンとして、Gated Recurrent Units (GRUs) が導入されました。ほぼ同時期にattention mechanismsが開発され、AIが理解を深めるためにシーケンスの最も重要な部分に焦点を当てることが可能になりました。

• 2017年: Transformerは、マルチヘッドアテンションと並列処理を使用したテキスト処理の新しい方法を導入しました。RNNとは異なり、シーケンス全体を一度に分析できるため、高速かつ文脈の理解に優れていました。

2018年以降、BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) やGPT (Generative Pre-trained Transformer) などのモデルは、情報が双方向に流れる双方向処理を導入するためにTransformerを使用してきました。これらの進歩により、このようなモデルの自然言語の理解および生成能力が大幅に向上しました。

図2 大規模言語モデルの進化。

LLMはどのように機能するのか？#

LLM（大規模言語モデル）の仕組みを理解するためには、まずLLMとは正確に何であるかを明確にすることが重要です。

LLMは、大規模なdatasetsでトレーニングされた汎用AIシステムである基盤モデルの一種です。これらのモデルは特定のタスクに合わせて微調整（ファインチューニング）することが可能であり、人間の文章を模倣する方法でテキストを処理およびgenerate textするように設計されています。LLMは最小限のプロンプトから予測を行うことに優れており、人間の入力に基づいてcreate contentするためにgenerative AIで広く使用されています。文脈の推論、一貫性のある適切な応答の提供、言語の翻訳、summarize text、answer questions、創作活動の支援、さらにはコードの生成やdebug codeまで行うことができます。

LLMは非常に巨大であり、何十億ものパラメータを使用して動作します。パラメータはモデルがtraining中に学習する内部の重みであり、受け取った入力に基づいてgenerate outputsことを可能にします。一般的に、パラメータ数が多いモデルほど、より優れたパフォーマンスを発揮する傾向があります。

以下は、人気のあるLLMのいくつかの例です：

• GPT-4o: 2024年5月にリリースされたGPT-4oは、OpenAIの最新のマルチモーダルモデルです。テキスト、画像、音声、動画の入力を処理できます。
• Claude 3.5: Anthropicによって2024年6月に導入されたClaude 3.5は、Claude 3シリーズを基盤として構築されており、自然言語処理と問題解決能力が向上しています。
• Llama 3: 2024年4月にリリースされたMetaのLlama 3シリーズには、最大700億のパラメータを持つモデルが含まれています。これらのオープンソースモデルは、コスト効率が高く、さまざまなベンチマークで強力なパフォーマンスを発揮することで知られています。
• Gemini 1.5: Google DeepMindによって2024年2月に発表されたGemini 1.5は、テキスト、画像、その他のデータ型を処理できるマルチモーダルモデルです。

LLMの主要コンポーネント#

大規模言語モデル（LLM）には、ユーザーのプロンプトを理解し応答するために連携するいくつかの重要なコンポーネントがあります。これらのコンポーネントの一部はレイヤーに編成されており、各レイヤーが言語処理パイプライン内の特定のタスクを処理します。

たとえば、embedding layerは単語をより小さな断片に分解し、それらの間の関係を特定します。

これを基にして、フィードフォワードレイヤーがこれらの断片を分析してパターンを見つけます。同様に、回帰レイヤーはモデルが単語の正しい順序を維持することを保証します。

もう一つの重要なコンポーネントはattention mechanismです。これは、モデルが入力の最も関連性の高い部分に焦点を当てるのを助け、重要度の低いものよりもキーワードやフレーズを優先できるようにします。「The cat sat on the mat」という文をフランス語に翻訳する例を考えてみましょう。アテンション機構により、モデルは「cat」を「le chat」に、「mat」を「le tapis」に確実に対応させ、文の意味を維持します。これらのコンポーネントが連携して段階的にテキストを処理・生成します。

様々な種類のLLM#

すべてのLLMは同じ基盤コンポーネントを共有していますが、特定の目的のために構築およびカスタマイズすることができます。以下は、異なる種類のLLMとその独自の機能の例です：

• Zero-shot models: これらのモデルは、特別なトレーニングを受けていないタスクを処理できます。学習した一般的な知識を使用して新しいプロンプトを理解し、追加のトレーニングなしで予測を行います。
• Fine-tuned models: ファインチューニング済みモデルは汎用モデルをベースにしていますが、特定のタスクに向けてさらにトレーニングされています。この追加トレーニングにより、特化したアプリケーションで非常に高い効果を発揮します。
• Multimodal models: これらの高度なモデルは、テキストや画像など、複数のタイプのデータを処理および生成できます。テキストと視覚的な理解の組み合わせを必要とするタスク向けに設計されています。

自然言語処理とLLMの関連性#

Natural Language Processing (NLP)は機械が人間の言語を理解して処理するのを助け、generative AIはテキスト、画像、コードなどの新しいコンテンツの作成に焦点を当てています。大規模言語モデル（LLM）はこれら2つの分野を融合させます。NLP技術を使用して言語を理解し、generative AIを適用して、人間らしくオリジナルの応答を作成します。この組み合わせにより、LLMは言語を処理して創造的で意味のあるテキストを生成できるようになり、会話、コンテンツ作成、翻訳などのタスクに役立ちます。NLPとgenerative AIの両方の強みを組み合わせることで、LLMは機械が自然で直感的な方法でコミュニケーションをとることを可能にします。

図3 generative AI、NLP、LLMの関係。

様々な業界におけるLLMの応用#

LLMとは何か、どのように機能するのかを網羅しましたので、次はLLMの可能性を示す様々な業界でのユースケースを見ていきましょう。

リーガルテックにおけるLLMの利用#

AIモデルはlegal industryを変革しており、LLMにより弁護士は法律文書の調査や作成などの作業を大幅に迅速に行えるようになりました。法律や過去の判例などの法的文書を素早く分析して、弁護士が必要とする情報を見つけるために使用できます。また、LLMは契約書や遺言書などの法的文書の作成を支援することもできます。

興味深いことに、LLMは調査やドラフト作成に役立つだけでなく、法的コンプライアンスの確保やワークフローの効率化においても価値のあるツールです。組織は、潜在的な違反を特定しそれに対処するための推奨事項を提供することで、regulationsを遵守するためにLLMを使用できます。契約書をレビューする際、LLMは重要な詳細を強調表示し、リスクやエラーを特定し、変更を提案することができます。

図4 法的調査にLLMを使用する方法の概要。

小売およびEコマース：LLMを搭載したAIチャットボット#

LLMは、過去の購入履歴、閲覧習慣、SNS活動などのcustomer dataを分析して、パターンやトレンドを発見することができます。これにより、パーソナライズされた製品の推奨が可能になります。LLMが統合されたアプリケーションは、商品の選択、カートへの追加、チェックアウトの完了など、製品の購入を通じてcustomersを案内することができます。

その上、LLM-basedチャットボットは、製品、サービス、配送に関するよくある顧客の問い合わせに応答できます。これにより、カスタマーサービスの担当者はより複雑な問題に対応できるようになります。素晴らしい例として、Amazonの最新AIチャットボット「Rufus」があります。これはLLMを使用して、製品レビューのsummaries of productを生成します。Rufusは偽のレビューを検出し、顧客に洋服のサイズオプションを勧めることもできます。

研究および学術分野におけるLLM#

LLMのもう一つの興味深い用途は、education分野です。LLMは生徒向けの問題やクイズを生成し、学習をよりインタラクティブなものにすることができます。

学校の教科書でファインチューニングを行うことで、LLMはpersonalized learningの経験を提供し、生徒が自分のペースで学習し、難しいと感じるトピックに集中できるようにします。また、教師はLLMを活用して小論文やテストなどの生徒の課題を採点し、時間を節約して教育の他の側面に集中することができます。

さらに、これらのモデルは教科書や学習教材をさまざまな言語に翻訳し、生徒が母国語でaccess educationalコンテンツにアクセスするのを助けます。

図5 LLMを使用してテキストを翻訳する例。

大規模言語モデルの長所と短所#

LLMは自然言語を理解し、要約や翻訳などのタスクを自動化し、コーディングを支援することで多くの利点を提供します。異なる情報源からの情報を組み合わせ、複雑な問題を解決し、多言語間のコミュニケーションをサポートできるため、多くの業界で有用です。

しかし一方で、misinformationの拡散のリスク、リアルだが虚偽のコンテンツを作成することに関するethical concerns、重要な分野における時々の不正確さといった課題も伴います。それに加え、単一モデルのtrainingで車5台分に匹敵するcarbonを排出する可能性があるため、大きなenvironmental impactもあります。責任を持って使用するためには、その利点とこれらの制限のバランスを取ることが鍵となります。

重要なポイント#

大規模言語モデルは、機械が人間らしいテキストをより容易に理解・作成できるようにすることで、生成AIの利用方法を塗り替えています。文書のドラフト作成、製品の推奨、パーソナライズされた学習体験の作成など、法務、小売、教育といった業界の効率化を支援しています。

LLMは時間の節約やタスクの簡素化といった多くの利点をもたらす一方で、精度の問題、倫理的な懸念、環境への影響といった課題も抱えています。これらのモデルが進化するにつれ、私たちの日常生活や職場において、さらに大きな役割を果たすようになるでしょう。

詳細については、GitHubリポジトリをご覧いただき、コミュニティにご参加ください。ソリューションページで、自動運転車や農業におけるAIの応用をご覧ください。🚀